這項由愛丁堡大學(xué)的Salvatore Esposito領(lǐng)導(dǎo)的研究團隊開發(fā)的突破性成果，發(fā)表于2025年9月的計算機科學(xué)機器人學(xué)領(lǐng)域。研究團隊還包括來自英屬哥倫比亞大學(xué)的Daniel Rebain等多位學(xué)者。有興趣深入了解的讀者可以通過論文鏈接https://github.com/iamsalvatore/room訪問完整研究內(nèi)容和開源代碼。

想象一下，如果外科醫(yī)生在給病人做手術(shù)之前，能在一個完全逼真的虛擬世界里反復(fù)練習(xí)成千上萬次，會是什么樣的情景？這正是愛丁堡大學(xué)研究團隊開發(fā)的ROOM系統(tǒng)想要實現(xiàn)的愿景。不過，這里的"醫(yī)生"不是人類，而是一種叫做連續(xù)體機器人的高科技設(shè)備，它們就像章魚觸手一樣靈活，能夠在人體復(fù)雜的支氣管網(wǎng)絡(luò)中自如穿行。

支氣管鏡檢查聽起來可能很陌生，但它其實是醫(yī)生診斷肺部疾病的重要方法。傳統(tǒng)的支氣管鏡就像一根細長的管子，醫(yī)生需要小心翼翼地操控它在患者的氣道中移動，尋找病變組織或進行活檢。但人體的支氣管系統(tǒng)就像一棵倒置的樹，有無數(shù)分叉和彎曲，操作起來極其困難。而連續(xù)體機器人的出現(xiàn)就像給醫(yī)生裝上了"魔法觸手"，它們可以彎曲、扭轉(zhuǎn)，到達以前無法觸及的肺部深處。

然而，訓(xùn)練這些機器人醫(yī)生面臨著一個巨大的挑戰(zhàn)：真實的醫(yī)療數(shù)據(jù)極其稀缺。畢竟，沒有病人愿意成為機器人的"練習(xí)對象"，醫(yī)學(xué)倫理也不允許這樣做。同時，每個人的肺部結(jié)構(gòu)都不相同，就像每個人的指紋一樣獨特，這意味著機器人必須學(xué)會適應(yīng)各種不同的解剖結(jié)構(gòu)。

ROOM框架的誕生就是為了解決這個棘手問題。這個名字本身就很有趣——ROOM代表"醫(yī)學(xué)中的現(xiàn)實光學(xué)觀察"，它本質(zhì)上是一個超級精密的虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)，專門為醫(yī)療機器人訓(xùn)練而設(shè)計。

ROOM系統(tǒng)的工作原理就像一個精密的電影制作流水線。首先，研究團隊從患者的CT掃描圖像開始，這些圖像就像人體內(nèi)部的"地圖"。然后，他們使用先進的3D重建技術(shù)，將這些平面圖像轉(zhuǎn)換成完整的三維肺部模型，就像根據(jù)平面圖紙建造出真實的建筑物一樣。

接下來的步驟更加巧妙。系統(tǒng)會自動提取出肺部氣道的"中央路徑"，這就像在復(fù)雜的地下洞穴系統(tǒng)中找出主要通道。這些路徑成為機器人導(dǎo)航的"高速公路"，確保它們能夠安全地在肺部內(nèi)部移動，而不會撞到氣道壁。

整個模擬過程分為四個主要階段，每個階段都經(jīng)過精心設(shè)計。第一階段是從CT掃描中提取氣道的骨架結(jié)構(gòu)，就像描摹出一棵樹的主干和分支。第二階段是智能采樣，系統(tǒng)會在氣道分叉點和高彎曲區(qū)域增加采樣密度，因為這些地方是導(dǎo)航最困難的區(qū)域，需要更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。第三階段是數(shù)據(jù)合成，系統(tǒng)生成同步的多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)流，包括RGB圖像、深度圖、表面法線、光流場和點云。最后一個階段是傳感器噪聲建模，通過頻域分析真實支氣管鏡圖像的噪聲特征，然后將這些噪聲特征應(yīng)用到合成圖像上，使虛擬數(shù)據(jù)看起來就像真實拍攝的一樣。

ROOM系統(tǒng)的技術(shù)核心在于其對連續(xù)體機器人的精確建模。這種機器人不同于傳統(tǒng)的剛性機器人，它們更像是一條智能的"電子蛇"。研究團隊基于Cosserat桿理論來描述機器人的運動，這是一套復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程，用于計算柔性物體在三維空間中的彎曲和扭轉(zhuǎn)。機器人有三個自由度：肌腱驅(qū)動控制彎曲程度、軸向旋轉(zhuǎn)決定彎曲平面、以及線性插入深度。

為了讓模擬更加逼真，研究團隊還加入了各種現(xiàn)實因素。他們建立了摩擦模型，模擬機器人與組織之間的相互作用。庫侖摩擦系數(shù)被設(shè)定為靜摩擦0.3和動摩擦0.25，這些數(shù)值來自真實的支氣管鏡-組織測量。他們還模擬了執(zhí)行器噪聲，包括機械順應(yīng)性和通信延遲造成的控制不完美，以及碰撞模型，確保模擬中的接觸行為符合真實的物理規(guī)律。

在視覺渲染方面，ROOM系統(tǒng)達到了電影級別的逼真度。系統(tǒng)使用Blender的路徑追蹤技術(shù)和基于物理的材質(zhì)著色器系統(tǒng)，準確再現(xiàn)了支氣管內(nèi)濕潤粘膜表面的視覺特性。研究團隊特別注意模擬支氣管鏡特有的定向照明效果，在機器人頂端安裝了指數(shù)衰減的點光源，完美復(fù)制了真實醫(yī)療環(huán)境中的照明條件。

為了驗證ROOM系統(tǒng)生成數(shù)據(jù)的有效性，研究團隊進行了兩項關(guān)鍵測試。第一項測試是多視角姿態(tài)估計，這對醫(yī)療機器人來說至關(guān)重要，因為它們需要準確知道自己在人體內(nèi)的位置。研究團隊比較了四種不同的方法：傳統(tǒng)的ORB-SLAM和COLMAP方法，以及基于學(xué)習(xí)的DUSt3R和VGGT方法。結(jié)果顯示，傳統(tǒng)方法在支氣管環(huán)境中表現(xiàn)不佳，相對旋轉(zhuǎn)精度只有41%，相對平移精度僅為0.07%，這主要是因為支氣管內(nèi)部缺乏足夠的紋理特征。相比之下，VGGT方法表現(xiàn)最佳，達到了79%的旋轉(zhuǎn)精度和0.25%的平移精度。

第二項測試聚焦于單目深度估計，這對于支氣管鏡導(dǎo)航同樣重要。由于支氣管鏡的尺寸限制（直徑僅2.4-6.2毫米），很難安裝立體相機系統(tǒng)，因此單目深度估計成為唯一選擇。研究團隊測試了七種不同的深度估計模型，包括通用模型Metric3D-V2、Depth Anything V2和UniDepth，以及專門針對內(nèi)窺鏡的模型EndoDAC、EndoOmni和BREA-Depth。

測試結(jié)果揭示了支氣管環(huán)境的獨特挑戰(zhàn)。所有模型都表現(xiàn)出相對較高的絕對相對誤差（0.44-0.49）和較低的δ1精度分數(shù)（26-28%），遠低于在自然圖像上80-90%的表現(xiàn)。錯誤主要集中在兩個區(qū)域：濕潤粘膜表面產(chǎn)生的鏡面高光處，以及氣道分叉等幾何不連續(xù)區(qū)域。支氣管的重復(fù)分支幾何結(jié)構(gòu)缺乏足夠的紋理梯度，難以提供可靠的深度線索。

為了證明ROOM數(shù)據(jù)的實用價值，研究團隊進行了模型微調(diào)實驗。他們選擇了三個模型進行微調(diào)：通用的UniDepth和DepthAnything V2，以及專門的BREA-Depth。為避免數(shù)據(jù)分布偏差，他們在一個獨立的支氣管鏡數(shù)據(jù)集上進行測試。結(jié)果表明，使用ROOM數(shù)據(jù)進行微調(diào)確實能夠改善性能。例如，BREA-Depth的δ1精度從65.39%提升到67.70%，相對增長3.5%。更重要的是，即使在完全不同的真實支氣管鏡圖像上測試，微調(diào)后的模型仍然表現(xiàn)出明顯改善。

研究團隊還展示了ROOM數(shù)據(jù)在視覺導(dǎo)航任務(wù)中的應(yīng)用潛力。他們實現(xiàn)了一個基于采樣的路徑規(guī)劃器，使用預(yù)測的深度圖生成局部點云地圖進行碰撞檢測。雖然還處于初步階段，但結(jié)果顯示傳統(tǒng)規(guī)劃器能夠提供合理的導(dǎo)航路徑，從當前相機位置到最遠可見點規(guī)劃出可行路徑。

ROOM框架的創(chuàng)新不僅在于技術(shù)實現(xiàn)，更在于它解決了醫(yī)療機器人訓(xùn)練中的根本性難題。傳統(tǒng)上，醫(yī)療機器人的開發(fā)受到真實數(shù)據(jù)稀缺的嚴重制約，因為患者安全和醫(yī)學(xué)倫理的考慮使得大規(guī)模數(shù)據(jù)收集變得極其困難。ROOM系統(tǒng)通過生成無限多樣的合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，徹底改變了這一現(xiàn)狀。

系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)具有極高的多樣性和復(fù)雜性。每個虛擬患者都有獨特的解剖結(jié)構(gòu)，反映了真實世界中人體解剖的巨大變異。同時，系統(tǒng)可以模擬各種病理情況和手術(shù)場景，為機器人提供全面的訓(xùn)練環(huán)境。這就像為飛行員提供了一個能夠模擬各種天氣條件、緊急情況和機型的飛行模擬器。

ROOM系統(tǒng)的輸出數(shù)據(jù)組織得井井有條，方便研究人員使用。每個數(shù)據(jù)集都按患者解剖結(jié)構(gòu)和序列進行分組，包含同步的多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)：600×600像素的RGB圖像、公制深度圖、表面法線、光流場、點云、真實姿態(tài)以及標定參數(shù)和時間戳。這種標準化的數(shù)據(jù)格式使得不同研究團隊能夠輕松共享和比較結(jié)果。

從技術(shù)角度來看，ROOM框架具有出色的可擴展性。其模塊化架構(gòu)允許研究人員根據(jù)需要替換不同的組件。例如，可以更換物理模擬引擎、渲染引擎或機器人模型，甚至可以擴展到其他內(nèi)窺鏡手術(shù)類型，如結(jié)腸鏡檢查或關(guān)節(jié)鏡檢查。這種靈活性使得ROOM不僅僅是一個研究工具，更是一個可持續(xù)發(fā)展的平臺。

當然，ROOM系統(tǒng)也存在一些局限性。首先，解剖重建流程依賴于CT掃描質(zhì)量，對于存在嚴重遮擋或異常幾何結(jié)構(gòu)的病理案例可能會失效。其次，雖然系統(tǒng)基于PyBullet提供了物理精確的環(huán)境，但可能無法完全反映真實支氣管的接觸和變形動力學(xué)。此外，系統(tǒng)目前還不能模擬組織變形和生理動態(tài)，如呼吸運動等。

盡管存在這些限制，ROOM框架的意義遠遠超出了技術(shù)層面。它為醫(yī)療機器人研究開辟了新的可能性，使得研究人員可以在安全、可控的環(huán)境中進行大規(guī)模實驗。這不僅加速了算法開發(fā)，也為最終的臨床應(yīng)用奠定了堅實基礎(chǔ)。

展望未來，ROOM系統(tǒng)有望推動整個醫(yī)療機器人領(lǐng)域的發(fā)展。隨著更多研究團隊采用這一框架，我們可以期待看到更先進的導(dǎo)航算法、更精確的診斷工具，以及更安全的醫(yī)療機器人系統(tǒng)。最終，這些技術(shù)進步將直接惠及患者，使得肺部疾病的早期診斷和精準治療成為現(xiàn)實。

ROOM框架的開源發(fā)布體現(xiàn)了研究團隊對促進整個學(xué)術(shù)界發(fā)展的承諾。通過免費提供代碼和數(shù)據(jù)，他們?yōu)槿蜓芯咳藛T創(chuàng)造了一個公平的競爭環(huán)境，使得即使是資源有限的研究機構(gòu)也能參與到這一前沿領(lǐng)域的研究中來。這種開放的科學(xué)精神正是推動人類醫(yī)療技術(shù)進步的重要動力。

說到底，ROOM框架代表了醫(yī)療技術(shù)發(fā)展的一個重要里程碑。它不僅解決了當前醫(yī)療機器人訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)瓶頸問題，更為未來智能醫(yī)療系統(tǒng)的發(fā)展指明了方向。當我們設(shè)想未來的醫(yī)院里，機器人醫(yī)生能夠以毫米級精度在患者體內(nèi)導(dǎo)航，精準地進行診斷和治療時，ROOM這樣的訓(xùn)練系統(tǒng)將是實現(xiàn)這一愿景的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。對于普通患者而言，這意味著更安全、更精準、更少痛苦的醫(yī)療體驗，以及更早期的疾病發(fā)現(xiàn)和更有效的治療方案。

Q&A

Q1：ROOM框架是什么？它能做什么？

A：ROOM是愛丁堡大學(xué)開發(fā)的醫(yī)療機器人訓(xùn)練模擬器，專門為支氣管鏡機器人生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。它能從患者CT掃描創(chuàng)建逼真的虛擬肺部環(huán)境，讓機器人在其中練習(xí)導(dǎo)航和操作，就像飛行員使用飛行模擬器訓(xùn)練一樣。

Q2：為什么需要ROOM這樣的模擬系統(tǒng)來訓(xùn)練醫(yī)療機器人？

A：真實醫(yī)療數(shù)據(jù)極其稀缺，因為患者安全和醫(yī)學(xué)倫理限制了數(shù)據(jù)收集。同時每個人的肺部結(jié)構(gòu)都不同，機器人需要大量多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能適應(yīng)各種解剖結(jié)構(gòu)，而ROOM可以生成無限的虛擬訓(xùn)練場景。

Q3：ROOM生成的虛擬數(shù)據(jù)真的有用嗎？

A：研究證明非常有用。實驗顯示用ROOM數(shù)據(jù)微調(diào)的深度估計模型性能明顯改善，比如BREA-Depth模型的準確率從65.39%提升到67.70%。即使在真實醫(yī)療圖像上測試，微調(diào)后的模型也表現(xiàn)更好。